Comment la télématique peut-elle nous renseigner sur les pannes de moteur, les autres défectuosités et les incidents coûteux ?

La télématique peut désormais servir à prédire le risque et à prévenir d’importants problèmes d’entretien pour les parcs de véhicules.

Pouvoir utiliser les codes d’anomalie pour détecter les pannes de moteur constitue le Saint-Graal de la télématique, selon Don Woods, directeur des systèmes d’information sur la clientèle chez ARI. « Nous nous efforçons d’établir des corrélations entre les anomalies détectées d’une part, et d’autre part l’usure et les bris susceptibles de gonfler les coûts d’entretien. Je crois bien que nous sommes les seuls à explorer ce territoire pour l’instant. »

ARI emploie des analystes de données et collabore avec des universités pour atteindre cet objectif, mais M. Woods avoue que la route est semée d’embûches. « Nous recueillons de l’information sur environ 2700 codes d’anomalie dont nous analysons la fréquence pour mettre au point un modèle pour décrire les défaillances.

« Nous sommes en train de mettre un modèle à l’épreuve. Nous arrivons à prédire certaines pannes de moteur, mais il reste du travail à faire. Le modèle comporte encore trop d’imprécisions. Toutefois, les intervenants du secteur nous envient, même les constructeurs. Nous aimerions beaucoup pouvoir dire que tel code prédit telle ou telle panne pour permettre aux gestionnaires de procéder à des entretiens préventifs. »

Prédire le risque

Kimberly Clark, responsable des produits de télématique chez Gestion de parc Element, affirme que son entreprise est en mesure d’aider les gestionnaires à mieux évaluer le risque. « Nous pouvons déjà traiter les écarts de trajectoire et certains autres incidents évités de justesse. Ce genre de rétroaction partielle autonome complète bien les méthodes traditionnelles de prédiction du risque, comme l’étude des historiques d’incidents. »

Les données permettront aux gestionnaires de connaître les facteurs de risque liés à chaque chauffeur et de prendre de meilleures décisions. Mme Clark prétend que les accidents peuvent être utiles à d’autres fins. « Il y aura toujours des accidents, alors comment aider le chauffeur impliqué à composer avec l’évènement ? Si nous connaissons l’endroit exact où survient celui-ci, nous savons à quelle vitesse il roulait et s’il portait sa ceinture. Nous pouvons alors établir les circonstances. »

Chevauchement d’incidents

En se servant des évènements détectés par la télématique pour alimenter les programmes d’entretien, on peut construire un modèle pour aider les chauffeurs dans leur prise de décision. « Nous voulons qu’ils agissent d’autant plus rapidement que la gravité de la situation l’exige, affirme Mme Clark. Il faut une approche proactive. »

Pour cela, il faut mettre en parallèle le programme d’entretien des véhicules, l’itinéraire et les façons de faire du client avec les activités d’entretien. « Créer un chevauchement d’incidents permet d’améliorer la productivité des chauffeurs », affirme-t-elle.

L’analyse prédictive fournit des données sur les évènements susceptibles de toucher les véhicules afin de mieux prédire les défaillances. « Quand faudra-t-il changer les pneus ? On peut fonder la décision sur autre chose que les seules données, comme la façon dont cette opération a été gérée par d’autres parcs comptant des véhicules similaires. »

Mme Clark croit que le moment est proche où l’on pourra utiliser les codes d’anomalie pour prédire le type d’entretien à faire sur un véhicule qui est en déplacement. « Les coûts en carburant et en entretien constituent le principal poste budgétaire d’un parc, souligne-t-elle. Il s’agit surtout de raffiner les processus pour éviter que les chauffeurs persistent à rouler malgré un code d’anomalie actif, ce qui se termine souvent par une panne au bord de la route. Il faut réduire le gaspillage et les pertes de productivité. »